深度学习工具箱™には，アルゴリズム，事前学校済みの，およびアプリを使使し深い（深深）ニューラルニューラルの设计とと実のワークがされますます。短期记忆（LSTM）ネットワークネットワーク使使し，イメージ，时系列，およびテキストデータのののののますます。自动分别，カスタム学校。自动分别，カスタム学位ループ，重みの共共使，重みの的生成ネットワーク（gan）ややシャムネットワークなどののアーキテクチャを构筑できできディープアーキテクチャデザイナーアプリでははネットワークのアプリでははのの设计ででは解析习习を的的実でき习习习を的的ますます习习习はますますます习习の深层深层の深层习习习习の，结果结果解析，および异なる実験のコード比较役立ち可ます。

Onnx™形式形式通じてtensorflow™やpytorchととを交换したり，tensorflow-kerasやcaffeからからモデルをインポートしますますますますます。事前学习済みモデルを使用した転移学习をサポートしています。

GPUが1つ以上搭载れれたワークステーションの习高度化（并行计算工具箱™をを使用），または，nvidia^®GPUクラウドや亚马逊EC2^®gpuインスタンスなどのクラスターおよびクラウドへのスケールアップ（马铃薯草^®并行服务器™をを用）が可能です。